AI 編譯器工程師

1. 熟悉內部稽核、內部控制、風險管理或資訊系統稽核基本方法，能將流程風險轉化為可測試的控制點與稽核程序。 

2. 具備 IC 設計、半導體、電子產品研發或軟硬體開發流程之基本理解，了解從需求、設計、驗證、release 到量產維護之流程風險。 

3. 熟悉研發流程常見控制，例如 design review、code review、branch protection、bug tracking、coverage review、waiver approval、release gate、tape-out sign-off 等。 

4. 具備資料分析能力，能使用 SQL、Python、Excel Power Query、Power BI、Tableau 或其他資料分析工具進行資料清理、比對、例外偵測與視覺化。 

5. 能理解並分析研發系統資料，例如 Git / GitLab / GitHub、Jira、bug tracking system、PLM、release system、IAM、HRIS、EDA / CAD flow log 或其他工程資料。 

6. 具備權限管理與存取控制概念，理解 least privilege、JML access control、privileged account review、terminated user access removal、role-based access control 等控制。 

7. 了解資訊安全與資料保護基本概念，包括 DLP、USB / cloud storage control、source code protection、sensitive data classification、audit trail、log review 等。 

8. 了解智慧財產權與研發資料保護風險，例如 High Sensitive IP、third-party IP、open source software、SBOM、EDA / PDK / Foundry data、NDA data、export control 等。 

9. 具備流程訪談與跨部門溝通能力，能與 RD、IT、資安、資料治理、法務、專案管理及流程 Owner 討論風險、控制、資料來源與改善方案。 

10. 具備將業務問題轉換為資料規則的能力，例如將「未完成 code review 即 release」轉換為 commit、PR、approval、release tag 之間的資料比對邏輯。 

11. 對 AI、Agent、RPA 或自動化稽核工具有興趣或實務經驗，能協助規劃 Audit Agent 的測試規則、資料需求、輸出格式與人工覆核流程。 

12. 具備良好文件撰寫能力，能撰寫稽核底稿、流程圖、風險控制矩陣、缺失描述、根本原因分析、改善建議與管理階層報告。 

13. 具備獨立思考、問題分析與專案管理能力，能同時處理多項稽核任務、資料分析需求、缺失追蹤與跨單位溝通。 

14. 具備高度職業道德、保密意識與風險敏感度，能審慎處理研發機密、客戶資料、IP 資料、權限資料與稽核發現。

負責智慧電視產品的軟體系統開發與維護，包含： 

1. Linux Kernel的整合、驅動程式開發、系統效能優化及問題排除。 

2. 需與硬體、應用軟體團隊密切合作，確保產品功能與品質達到市場需求。 

此職位亦需參與跨國專案，並有短期出差需求。

1. 主導營運模組從零到一建置，設計系統架構，並建立可擴展的系統驗證團隊營運框架、工具與儀表板  

2. 跨部門溝通樞紐，管理利害關係人期望並確保各部門目標一致  

3. 推動流程優化與自動化專案，提升系統驗證團隊營運效率並降低人工作業負擔  

4. 提供策略洞察與數據驅動的建議，以系統驗證團隊營運指標與分析支援管理層決策

- 開發ISP & 影像傳感器驅動程式, 以及硬體驗證。 

- 相機性能優化 (包含硬體和軟體)。 

- AI輔助平台建置, 以加速驅動程式開發與驗證。 

- 開發相機開放平台功能 for Android手機、AI 相機功能、監控系統和汽車載具應用的相機系統軟體。 

- 設計和實施嵌入式相機系統軟體，以支持不同產品線的相機功能。 

- 與跨職能團隊合作，整合AI相機功能，車用安全相機軟體，確保符合功能安全標準。 

加入聯發科多媒體團隊 (MM)：  

加入聯發科的相機軟體工程師後將開啟創新與現實應用相遇的旅程。在聯發科，您將成為重新定義多種設備上相機體驗的核心團隊的一份子。您的專業知識將有助於創建令人驚艷的用戶體驗，讓用戶以無與倫比的清晰度和智能捕捉生活時刻。作為相機軟體領域的先驅，您將參與融合尖端人工智慧和強大相機系統的具有挑戰性和令人興奮的項目，確保每張快照或影片都講述一個故事。您的工作將不僅推動相機技術的發展，同時讓全世界圖像互動技術有著重大的影響力。

我們正在尋找一位技術精湛的相機ISP演算法開發工程師加入我們的團隊， 

理想的候選人將負責設計、開發和優化相機系統的影像信號處理（ISP）演算法， 

主要職責包括開發演算法提升影像質量、減少噪聲和改善色彩準確性。 

候選人應具備影像處理、電腦視覺的強大背景，並熟練掌握C/C++和Python等編程語言， 

具有相機硬體和實時處理經驗者優先。 

加入我們，一起創新，推動相機技術的極限！

負責電腦視覺演算法開發，包括影像處理、深度學習、機器學習以及影像識別。 

這些技術將應用於相機相關產品，涵蓋多個產品線 (如：ISP, Auto Exposure, Auto Focus, Auto White Balance, HDR image processing, AI-ISP)。

職位與職責： 

1. 定義 GPU 編譯器軟體架構及介面。 

2. 開發/實作 GPU 編譯器流水線、連結以及各種最佳化/轉換。 

3. 與驅動程式團隊及硬體團隊合作，實作新的 API 與硬體功能。 

4. 與驅動程式團隊及硬體團隊合作，改善/調整效能與功耗。 

5. 執行並交付專案，以達成里程碑與進度要求。 

6. 分析並除錯程式碼生成相關問題。 

7. 分析並影響未來 GPU 架構的設計。 

8. 與內部及外部團隊建立可靠且值得信賴的合作關係。

About the Role: 

Bring your GPU driver expertise and work closely with our Architecture and Micro-architecture teams. In this role, you will contribute across the GPU software stack and help extract maximum performance from the silicon while supporting the development of our next-generation GPU designs. 

This is not a siloed driver role. You will have opportunities to work across industry-standard graphics and compute APIs, kernel-mode drivers, GPU firmware, performance optimization, and hardware/software integration. 

What You‘ll Do — The Full Stack: 

• API Layer: Develop, debug, and optimize features for industry-standard APIs including Vulkan, DirectX, OpenGL ES, and OpenCL. 

• Kernel & Firmware: Work on kernel-mode drivers and GPU firmware to improve hardware control, stability, scheduling, memory management, and execution efficiency. 

• Performance: Analyze and optimize bottlenecks across the stack, including driver overhead, memory bandwidth, GPU scheduling, compute throughput, and power/performance tradeoffs. 

• Cross-Team Collaboration: Work closely with Architecture, Micro-architecture, Compiler, and GPU Model teams to validate GPU behavior, debug complex issues, and improve software/hardware interaction. 

• System-Level Debugging: Investigate issues across user-mode drivers, kernel-mode drivers, firmware, and hardware models to improve stability, correctness, and performance. 

Why This Role? 

• No Silos: You are not restricted to only one layer of the stack. You will have the opportunity to work across APIs, drivers, firmware, and performance. 

• Hardware-Software Impact: Your work will help the software stack fully utilize GPU hardware capabilities. 

• Next-Gen GPU Exposure: You will collaborate with architecture, compiler, and modeling teams on technologies that shape future GPU products. 

Ready to work across the entire GPU stack? Apply today.

1. 開發 Android smartphone multimedia video system framework, driver and functions 

2. 架構設計、分析並優化 Android smartphone multimedia video 效能 

3. Video 功能驗證 

4. 系統架構設計與問題分析

職務說明: 

- 開發相機開放平台功能 for Android手機、AI 相機功能、監控系統和汽車載具應用的相機系統軟體。 

- 設計和實施嵌入式相機系統軟體，以支持不同產品線的相機功能。 

- 與跨職能團隊合作，整合AI相機功能，車用安全相機軟體，確保符合功能安全標準。 

- 為各種硬體平台（包括CPU、GPU和記憶體子系統等SoC組件）優化相機性能。 

- 解決與相機系統相關的複雜軟體問題，有助於提高整體產品品質和用戶體驗。 

加入聯發科多媒體團隊 (MM)：  

加入聯發科的相機軟體工程師後將開啟創新與現實應用相遇的旅程。在聯發科，您將成為重新定義多種設備上相機體驗的核心團隊的一份子。您的專業知識將有助於創建令人驚艷的用戶體驗，讓用戶以無與倫比的清晰度和智能捕捉生活時刻。作為相機軟體領域的先驅，您將參與融合尖端人工智慧和強大相機系統的具有挑戰性和令人興奮的項目，確保每張快照或影片都講述一個故事。您的工作將不僅推動相機技術的發展，同時讓全世界圖像互動技術有著重大的影響力。

1. 開發多模式 NR / 6G / NTN DSP 韌體： 

包含狀態機（State Machine）、通道排程（Channel Scheduling）及數據機控制（Modem Control）韌體設計。 

2. 在嵌入式系統中實作 OFDM 通訊訊號處理與理論。 

3. 將數位通訊演算法移植或開發於專用指令集處理器（ASIP）或數位訊號處理器（DSP）架構之上。

負責PCIe軟體開發，硬體功能驗證，以及量產support. 

1. FPGA/SoC 驗證 

2. Linux/RTOS/Window PCIe driver 開發 

3. 軟硬體問題分析與解決 

4. 系統規格討論 

5. 客戶問題支援

1) 負責設計與定義先進4G、5G及6G通訊系統內數據擷取控制系統架構，以作到系統行為分析、系統效能優化，以及問題解決。 

2) 開發、優化並維護數據擷取控制系統的底層驅動程式與軟體控制流程。 

3) 研究並導入以AI為基礎的自動化工具，以強化問題診斷、異常偵測與數據分析能力。

1. 負責多媒體與周邊裝置的軟體及韌體開發（包含框架、驅動程式及功能開發）。 

2. 執行客製化晶片功能驗證。 

3. 進行系統效能優化及問題分析。

1. 研發 GNSS 基頻訊號處理算法，含 GPS、Galileo、BeiDou、GLONASS、NavIC、QZSS 和 SBAS。 

2. 研發基頻硬體 C-model 和 RTL 設計驗證。 

3. 研發 GNSS HW+SW receiver 於 DSP 嵌入式系統，含 SW 設計、算法實作和系統整合。

負責開發和維護微控制器單元（MCU）的底層軟體架構與實作， 

此職位需要對 CPU 與低階系統軟體開發有深入了解。 

- 設計、開發和優化 MCU 的軟體，包括初始化程式碼、驅動程式和外設庫。 

- 與硬體工程師合作，確保軟體與 MCU 硬體正確整合。 

- 處理穩定度與能耗相關問題並提供及時解決方案。 

- 與韌體開發人員密切合作，支援在 MCU 平台上的應用程式開發。

開發模擬以及PoC測試平台, 工作包括 

- 實作分散式運算架構 

- 利用Kubernetes container 管理架構 

- 實作概念性驗證

1. 系統分析: 評估及分析系統效能/功耗及應用程式行為分析拆解 

2. 工具開發: 開發特有的工具加速系統分析及性能決策(自動化/抽取性能指標) 

3. 效能優化: 跨團隊合作優化系統效能/功耗或改善應用行為

Key Responsibilities 

1. Enterprise GenAI & Agent Foundation (The Core) 

• Unified Agent Gateway: Architect a next-gen gateway that goes beyond simple LLM routing. Design the Agent Router capable of decomposing complex user intents and dispatching them to specialized agents (Coding Agents, HR Agents, Supply Chain Agents) or foundational models based on cost/performance/capability. 

• Agentic Runtime & Orchestration: Define the standard protocols for agent-to-agent communication, tool registration, and state management. Build the 〝operating system〝 where agents live, execute, and collaborate. 

• Generative UI (GenUI): Lead the architecture for Dynamic Interface Generation. Move beyond static chat boxes; design systems where the AI can generate bespoke UI components (charts, forms, interactive widgets) on the fly to best present data to the user (e.g., using Vercel AI SDK concepts or server-driven UI). 

2. Agentic RAG & Multi-Modal Intelligence 

• Agentic RAG Architecture: Shift from passive retrieval to Agentic RAG. Design workflows where agents actively plan queries, critique their own search results, and iteratively reason over data before answering. 

• Multi-Modal Data Strategy: Architect pipelines that ingest and retrieve across modalities—text, technical schematics (images), and code repositories. 

• Dual-Database Strategy: Implement a hybrid memory architecture combining Vector Databases (for semantic similarity) and Graph Databases (for structural relationships/GraphRAG) to ensure deep, context-aware retrieval. 

3. Generative BI & Data Products 

• Semantic Layer & Text-to-Insight: Bridge the gap between unstructured questions and structured Enterprise Data Warehouses. Architect the semantic translation layer that allows agents to reliably query SQL/NoSQL databases without hallucinating schema. 

4. Solution & Enterprise Architecture Strategy 

• The 〝Big Picture〝 Integration: Act as the bridge between GenAI innovation and legacy Enterprise IT. Ensure the platform integrates seamlessly with existing Identity Providers (SSO/IAM), ERPs (SAP), and PLM systems. 

• Blueprinting & Standards: Own the technical roadmap and architectural decision records (ADRs). Define the 〝Golden Paths〝 for internal development teams to build their own agents on top of our platform. 

• TCO & Governance: Architect for cost-efficiency (token optimization, caching strategies) and compliance. Define the patterns for data privacy and 〝Human-in-the-Loop〝 validation within agent flows.

1. 系統軟體平台開發與建置 

2. OS / multiple-thread相關實作 

3. 平台驗證與AI流程導入設計 

4. 硬體平台與實驗設備協助 

5. 跨國溝通之技術文件整理